Show simple item record

dc.contributor.authorKončiūtė, Rosana
dc.date.accessioned2023-09-18T09:07:41Z
dc.date.available2023-09-18T09:07:41Z
dc.identifier.urihttps://etalpykla.vilniustech.lt/handle/123456789/110431
dc.description.abstractBaigiamajame magistro darbe nagrinėjama sisteminių įvykių žurnalo taikymas kontrolės srauto ryšių identifikavimui. Procesų gavyba yra labai aktuali sritis, ypač naudojama versle bei plėtojama ir tyrinėjama mokslininkų. Vienas iš svarbiausių procesų gavybos uždavinių yra sisteminių įvykių kontrolės srauto išgavimas. Šis uždavinys yra sudėtingas ir reikalaujantis daug pastangų iš analitikų. Jų darbą galėtų palengvinti metodas leidžiantis panaudoti ekspertų žinias identifikuojant kontrolės srautą. Šiame darbe yra išanalizuota su procesų gavyba susijusi literatūra, susipažinta su dirbtiniais neuroniniais tinklais ir jų veikimo principu, apžvelgta aktuali programinė įranga. Atsižvelgus į atliktą analizę, yra pateikiamas siūlomas metodas kaip identifikuoti kontrolės srautą panaudojant sisteminių įvykių žurnalus. Taip pat siūlomas metodas yra automatizuojamas ir atliekami eksperimentiniai tyrimai. Galiausiai, yra pateikiamos baigiamojo darbo išvados. Darbą sudaro: įvadas, literatūros analizė, siūlomo metodo aprašymas., eksperimentinis tyrimas, išvados, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 60 p. teksto be priedų, 53 iliustr., 3 lent., 31 bibliografiniai šaltiniai.lit
dc.description.abstractThis master thesis paper analyzes identification of control flow using event logs. Process mining is very popular discipline widely used by business units and developed in academic researches. One the most important task in process mining is identification of control flow. However, this task is complicated and requiring a lot of effort from analysts. Applying a method for identification of control flow using event logs can make this task easier and more effective. This paper analyzes process mining, event logs, artificial intelligent method – neural networks and related software. Also, it includes proposed method for identification of control flow using event logs. Proposed method is implemented by creating a tool and suitability of method is checked by experiments. Finally, in accordance with experiments results the conclusions of proposed method are made. Structure: introduction, and suggestions, references. Thesis consist of: 60 p. text without appendixes, 53 pictures, 3 tables, 31 bibliographical entries, and conclusions.eng
dc.formatPDF
dc.format.extent60 p.
dc.format.mediumtekstas / txt
dc.language.isolit
dc.rightsPrieinamas tik institucijos intranete
dc.source.urihttps://talpykla.elaba.lt/elaba-fedora/objects/elaba:29348603/datastreams/MAIN/content
dc.titleSisteminių įvykių žurnalo taikymas kontrolės srauto ryšių identifikavimui
dc.title.alternativeIdentification of Control Flow Using Event Logs
dc.typeMagistro darbas / Master thesis
dcterms.references0
dc.type.pubtypeETD_MGR - Magistro darbas / Master thesis
dc.contributor.institutionVilniaus Gedimino technikos universitetas
dc.subject.researchfieldT 007 - Informatikos inžinerija / Informatics engineering
dc.subject.studydirectionB02 - Informacijos sistemos / Information system
dc.subject.ltneuroniniai tinklai
dc.subject.ltįvesties neuronai
dc.subject.ltįvykių-ryšių matrica
dc.subject.ltveiklų-priklausomybių vektorius
dc.subject.ltįvykių kontrolės srautas
dc.subject.enneural networks
dc.subject.eninput neurons
dc.subject.enevent flow matrix
dc.subject.enevent control flow vectors
dc.subject.encontrol flow
dc.identifier.elaba29348603


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record